K. Koizumi 研究室

Koizumi研究室は、画像や動画から異常や対象物を検出・認識するコンピュータビジョンの研究に取り組んでいます。特に、工業製品の検査における欠陥検出を扱い、従来の傷やへこみなどの明らかな異常だけでなく、見た目は正常であるが意味的におかしな配置や構成となっている異常まで、幅広い異常パターンの検出を目指しています。その際、深層学習のモデルが異常データに過度に適応することを防ぎ、正常な対象物の本質的な意味情報（種類や数量など）を正確に学習させることが重要な課題となります。 同時に本研究室は、動画をコンパクトなニューラルネットワークに圧縮する際の高効率化に関する研究も進めています。限られたモデルサイズの制約下で、画像の細かい模様や質感といった高周波成分をうまく復元することが課題であり、超解像処理や空間的に分割されたパッチ領域での処理を組み合わせることで、計算効率と復元品質のバランスを取ることを目指しています。加えて、特殊なイベントカメラを用いた三次元姿勢推定にも取り組み、夜間など照明条件が悪い環境での堅牢な認識を実現することを検討しています。